I
$$\Sigma_{T+1} = \frac{p_{now} \cdot p^T_{now} + T \cdot \Sigma_T}{T+1} $$
A $T+1$ utilizando los pesos óptimos en $T$ ?
Además, en este sentido, si paso los pesos anteriores como estimación inicial para el siguiente sello temporal, ¿es probable que el optimizador funcione más rápido?
No he encontrado nada en la literatura sobre este tema.
La optimización requiere $\Sigma^{-1}$ . Actualización de la matriz inversa $\Sigma^{-1}$ debido a una actualización de rango uno (o rango bajo) de $\Sigma$ es eficaz con el Sherman-Morrison (actualización de rango uno) o, de forma más general, la fórmula Sherman-Morrison-Woodbury (actualización de bajo rango).
Sólo porque puedas hacer algo, no significa que debas hacerlo. Estoy totalmente de acuerdo con las dudas expresadas en el primer comentario de @bob-jansen debajo de tu pregunta.
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